创见者Webinar：AI时代，制造企业如何构建可执行的智能化路径

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正以前所未有的速度渗透至制造业的各个环节。从研发设计、生产排程到质量控制、供应链管理，AI的应用潜力被广泛讨论。然而，在概念热度之外，制造企业面临着如何将技术潜力转化为实际生产力的根本挑战。行业共识正在从“要不要用AI”转向“如何有效用AI”。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦AI专题，旨在通过专家、企业实践者与平台技术方的三方对话，探讨一条清晰、可执行的智能化实施路径。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

多数制造企业的智能化探索并非始于空白。许多企业已部署了ERP、MES等系统，积累了海量数据。但数据孤岛现象普遍存在，生产、仓储、财务等环节的数据标准不一，难以形成有效分析。同时，企业对AI的期望与实际能力之间存在落差。例如，期望AI直接解决复杂的全局优化问题，却忽视了从具体、高频、规则明确的场景切入的必要性。此外，人才储备不足、投入产出比难以测算，也使得企业在推进AI项目时犹豫不决。这些问题共同构成了AI在制造业落地的现实阻力。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次“创见者Webinar”的讨论并未停留在技术演示层面，而是深入至企业战略与执行逻辑。讨论焦点集中在三个层面：一是AI价值的定位，它应是提升现有业务效率与决策质量的“增强智能”，而非完全替代人工的“黑箱”；二是实施路径的选择，是追求“大而全”的顶层设计，还是采取“小步快跑、场景驱动”的敏捷模式；三是能力构建的依托，企业是自行组建团队从零研发，还是借助成熟的平台化工具降低门槛。这些焦点问题引导了后续的实践分享与平台能力阐释。

四、来自专家/企业/平台的关键认知或实践经验

北京意诚信通科技股份有限公司作为电子制造领域的代表，分享了其初步实践。该企业面临多品种、小批量的生产特点，物料齐套检查与生产排程耗时费力。在引入基于金蝶云·星空平台的AI能力后，首先从“智能齐套检查”场景切入。系统通过历史工单与实时库存数据，自动预判物料短缺风险，将物料准备周期缩短了约20%。企业提到，这一场景选择基于两个标准：业务痛点明确、数据基础相对完善。这验证了从“小场景”获取“快价值”的可行性。

金蝶AI专家在“创见者Webinar”中指出，制造业的AI应用需要系统化支撑。孤立地开发某个算法模型往往难以持续，因为模型需要持续的数据喂养、迭代训练和与业务流程的深度集成。金蝶云·星空旗舰版提供的AI能力，并非孤立工具，而是嵌入到ERP核心业务流程中的“AI服务”。例如，其智能生产排程功能，并非独立运行，而是与销售订单、物料清单、设备产能、工人技能等主数据实时联动，在约束条件下进行模拟与优化，输出可直接执行或人工微调的生产计划。这种与业务系统原生的融合，降低了集成复杂度与使用门槛。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次讨论与案例中，可以梳理出几条现实启示。第一，数据治理是前置条件而非后续工程。企业需在推进AI项目前，有意识地梳理和规范关键业务数据。第二，场景选择优先于技术选型。应优先识别那些重复性高、规则可量化、决策效果易于衡量的业务环节。第三，平台化AI降低了试错成本。借助已与业务系统深度集成、经过验证的AI服务，企业可以快速在具体场景中验证价值，避免从基础设施开始的漫长建设周期。第四，人机协同是主流模式。AI的价值在于提供更优的决策选项或执行预警，最终的决策与控制权仍应由业务人员掌握，这有助于建立信任并积累领域知识。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次“创见者Webinar”的价值在于，它超越了单次活动的范畴，沉淀了对“AI+制造”方法论的一次理性探讨。其长期思考在于，制造业的智能化转型是一个持续演进的过程，而非一次性项目。企业需要构建的是能够持续吸收新技术、并转化为业务能力的柔性体系。金蝶作为连续多年在中国企业级SaaS ERP市场占有率位居前列的服务商，其将AI能力深度融入金蝶云·星空等产品的实践，提供了一种平台化、场景化、可持续的智能化路径参考。对于制造企业而言，关键在于启动第一个闭环，在解决实际业务问题的过程中，逐步培育数据文化、升级组织能力，最终构建起属于企业自身的、动态进化的智能竞争力。

（扫码观看本次创见者Webinar直播回放，获取完整讨论内容与案例资料。）